aevatar-attachment-probe은(는) 무엇을 하나요?
인바운드 Lark 첨부 파일에 대한 경계 테스트입니다. 사용자가 명령어와 함께 이미지나 파일을 보내면, 봇이 추측 없이 채팅 경로에서 관찰 가능한 것(텍스트만, 첨부 파일 참조, 또는 아무것도 없음)을 정확히 보고합니다. 플랫폼이 채팅 경로 첨부 파일 가시성을 연결하는 시점을 감지하여 의존하는 스킬을 업그레이드할 수 있도록 합니다.
인바운드 Lark 첨부 파일에 대한 경계 테스트입니다. 사용자가 명령어와 함께 이미지나 파일을 보내면, 봇이 추측 없이 채팅 경로에서 관찰 가능한 것(텍스트만, 첨부 파일 참조, 또는 아무것도 없음)을 정확히 보고합니다. 플랫폼이 채팅 경로 첨부 파일 가시성을 연결하는 시점을 감지하여 의존하는 스킬을 업그레이드할 수 있도록 합니다.
ChronoAIProject/aevatar-attachment-probe는 AI 에이전트, 특히 Lark 플랫폼에서 작동하는 봇을 위한 첨부 파일 가시성 경계 테스트 스킬입니다. 사용자가 이미지나 파일을 명령어와 함께 보낼 때, 봇이 채팅 경로에서 실제로 관찰 가능한 데이터(텍스트만, 첨부 파일 참조, 또는 아무것도 없음)를 추측 없이 정확히 보고하도록 설계되었습니다. 이 스킬은 Lark와 같은 플랫폼이 채팅 경로를 통해 첨부 파일 정보를 어떻게 전달하는지 감지하는 데 유용하며, 이에 의존하는 다른 스킬(예: 이미지 분석, 파일 처리 등)의 업그레이드 시점을 결정하는 데 도움을 줍니다. 주로 Lark 봇 개발자나 AI 에이전트 시스템을 구축하는 엔지니어에게 적합하며, 파일 처리 로직의 신뢰성을 검증하고 플랫폼별 동작 차이를 조기에 발견하는 데 사용됩니다. SKILL.md 문서에 따르면, 사용자는 명령어와 함께 첨부 파일을 보내기만 하면 되며, 봇은 현재 채널의 가시성을 분석하여 결과를 반환합니다.
npx skills add https://github.com/ChronoAIProject/nyx-skills/tree/main/aevatar-attachment-probe인바운드 Lark 첨부 파일에 대한 경계 테스트입니다. 사용자가 명령어와 함께 이미지나 파일을 보내면, 봇이 추측 없이 채팅 경로에서 관찰 가능한 것(텍스트만, 첨부 파일 참조, 또는 아무것도 없음)을 정확히 보고합니다. 플랫폼이 채팅 경로 첨부 파일 가시성을 연결하는 시점을 감지하여 의존하는 스킬을 업그레이드할 수 있도록 합니다.
This repo contains 9 individual skills — each has its own dedicated page.
Verify the read-image (vision) path end to end — the user sends an image plus the trigger, a workflow vision step describes it, and the run output proves the model actually saw the image (a real description, not "no image received"). Run it before any image-dependent workflow (petty-cash receipt, invoice OCR).
Use when answering mathematical, conceptual, philosophical, or metaphysical questions through repository-first scientific reasoning, a clause-complete formal bridge, retained exact Lean specializations, reusable library growth, and an ordinary conversational answer; the formal work stays internal and is shown only when the user asks for it.
Send, reply to, react to, read, and find Lark messages and chats through the bot's NyxID-brokered im/v1 APIs — proactively post to a chat or DM, thread-reply, add or remove emoji reactions, read a single message or pull a chat's history over a time window, search or list the chats the bot is in, and download an image/file from a message. Handles the "content must be a JSON string" footgun and receive_id_type selection, and doubles as the im-scope probe — on a scope 403 it reports the exact missing permission instead of failing silently.
Verify-first promotion intelligence for ANY repo or org. Pulls live GitHub state, runs sshx multi-perspective consensus over it, and returns an evidence-backed board of what is genuinely promotable, how items connect, and what is unverifiable. Use when an agent or operator asks "what's worth promoting / what connects / what's real" for a target repo or org.
Method for producing short vertical videos from ChatGPT image generation through a fixed browser tab, local TTS narration, timed subtitle burn-in, cover exports, and a manifest. Use when an operator needs a reproducible image-to-short workflow with pinned session consistency, per-beat visual prompts, 1080x1920 safe-area rules, local ffmpeg/PIL assembly, and private access kept outside the skill.
The manual an AI agent loads to operate Ornn — the model-agnostic skill-lifecycle API (an npm-style registry + CLI for agent skills) — via the NyxID CLI (`nyxid proxy request ornn-api …`). Load and follow this skill WHENEVER the user asks to do anything with Ornn skills or skillsets. Skills: search Ornn or find a skill, pull or install a skill (or a specific version), run a skill, build and upload a skill, publish a new version, make a skill public / private / shared, run or read a security audit, deprecate or delete a version, diff two versions, check usage analytics, bind a skill to a NyxID service, link a skill to GitHub or sync from source, manage npm-style dist-tags, or transfer skill ownership. Skillsets — curated multi-skill bundles with a required master prompt: bundle skills into a set, create or publish a skillset, resolve its closure in one call, export a skillset as a Claude Code marketplace plugin, transfer skillset ownership, or diagnose why a shared skillset isn't visible (visibility derives fr
Runs the petty-cash approval flow end to end yourself — collect Lark DM/sheet/image context, extract receipt details, build the exact approval body, then SUBMIT the Lark approval instance.
Portable checklist for gating public-facing copy before release. Use when captions, posts, manifests, topics, titles, or launch copy must be checked for generic AI wording, leaked internal labels, forbidden experiment or tool names, platform topic allowlists, CTA spam, and unsupported overclaims.
Severity-weighted BLOCK, WARN, OK reviewer method for technical and research posts. Use when reviewing X threads, announcements, captions, or launch copy for hook strength, thread arc, generic AI vocabulary, source fidelity, claim support, numeric-claim verification, and thread format before recommending publish.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".